大数据教与学平台的构建和实践探析

唐华 黄晓雪

【摘 要】本文阐述大数据教与学平台的内涵和应用现状，分析构建大数据教与学平台的必要性，以南宁市第二中学为例，从精准化教学实践、个性化学习实践、教育教学管理实践等方面论述大数据教与学平台的实践，提出大数据教与学平台的应用价值。

【关键词】大数据教与学平台 精准化教学 个性化教学  教育教学管理 构建 实践

《国家教育事业发展“十三五”规划》提出，“鼓励学校利用大数据技术开展对教育教学活动和学生行为数据的收集、分析和反馈，为推动个性化学习和针对性教学提供支持”。《教育信息化“十三五”规划》提出，“推动形成基于信息技术的新型教育教学模式与教育服务供给方式，形成与教学现代化发展目标相适应的教育信息化体系”。进入教育信息化 2.0 时代，大数据信息技术将逐渐深入学校的教育教学实际中。如何构建大数据教与学平台，实施基于数据分析的教学策略、教学模式及学生学习方式，是当前中小学教育信息化发展所面临的重点课题。

一、大数据教与学平台的内涵和应用现状

大数据教与学平台是利用数据挖掘、学习分析、机器学习等技术手段来分析、处理和优化教与学过程中产生的大数据，是现阶段人工智能驱动教育应用创新的主要领域。大数据教与学平台主要以学习大数据基础支撑、大数据核心能力及大数据应用服务等平台为基础，实现基于统一数据环境的一体、智能的学习大数据服务，以学习者为中心，以数据驱动教学为出发点，有效利用学生诊断分析数据，进而掌握学生学习行为和对知识的理解情况，促进教育教学质量提升。

当前，信息化技术水平高速发展，教育教学数据量以百亿计算，数据背后蕴含着丰富的价值。调查广西中小学发现：一是大部分的中小学依旧采用落后的教育技术、传统的教学模式、过时的数据统计分析，致使信息孤岛严重，数据无法提取分析和统一管理;二是大部分学校领导或教育工作者依旧将学生同质化管理，让不同水平学生完成相同的学习任务，造成有些学生“吃不饱”，有些学生“吃不消”;三是除了个别重点的中小学，大部分中小学基本停留在如何建、建成什么样子的大数据教与学平台初级阶段，对是逐步构建一个个信息系统还是一步到位直接建立智能化大数据教与学平台，学校还在研究探索中。但是，可以肯定的是，大数据教与学平台是不可阻挡的时代潮流，是现代教育发展方向，各中小学应与时俱进顺应时代发展，建立大数据教与学平台，促进教育教学发展。

二、构建大数据教与学平台的必要性

大数据教与学平台能够促进教育工作者把准方向、抓住重点、提出策略，进而提高中小学教育教学的信息化和科学化水平。

第一，大数据教与学平台能够为学校决策者和教师提供科学管理。大数据教与学平台可以优化学生考试/作业数据的采集技术，为学校教育决策者提取具有针对性和可用性的信息，及时帮助教学管理者进行科学决策，减少科学决策的盲目性;能够对学生学情即时追踪、精准分析学习成绩，了解学生的学习弱项，进而引导教师采用“大数据采集分析+评价报告”，主动反思自己的教学实践，从而提升教学的有效性和教学的针对性，教育学生主动追求学业成就;能够建立学生各个学业阶段的档案，让教育工作者掌握变化趋势。

第二，大数据教与学平台能够实现学生个性化教学。大数据教与学平台可以自动生成学生个性化学业分析报告，教育工作者可根据分析报告精准快速调整教学方案，针对薄弱点各个击破。同时，私人订制学生课后作业，摆脱同质化教辅束缚，真正消除学生“吃不饱”和“吃不完”现象，达到教师精准施教。

第三，大数据教与学平台能够提高智能化水平。大数据教与学平台能够引导教师基于学科本质促进教与学的智能发展，如学情分析、课堂教学设计、命题研究、学习评价、教师科组建设、学科教学研究等;应用学业数据的题库自动建设;能够整合各学校或相关部门、学校各子系统平台资源和智能化自动建设共享资源及校本题库，还能智能化以知识点建立训练与测验习题集和评价体系，自动化诊断学生知识点掌握情况，开展有针对性的教学、学习资源推送、微课讲解、自适应学习等。

三、大数据教与学平台的实践

基于对南宁市第二中学实际使用数据的分析研究，笔者从以下方面推进大数据教与学平台的实践。

1.精准化教学实践。精准化教学通过分析学生的学习数据，了解学生的知识掌握情况，发现薄弱知识点，然后有针对性地给予指导和练习，有效地提高学生的学习效率和成绩。依托覆盖学校日常教学应用场景的服务系统，采集班级所有学生的行为数据、基础信息数据和学业数据;依托大数据、人工智能技术对学情数据进行分析与预测，实现学生个体与整体的画像，为教师提供学生学情分析报告。教师根据学情分析报告针对性地安排教学计划和采用教学方法，开展个性化教学。具体见图 1。

2.个性化学习实践。个性化学习不仅能分析学生考试的情况，还能从时间维度对学生进发展性分析，分析出学生的知识掌握程度和薄弱环节，进而生成科学的知识图谱，为学生规划学习路径提供参考。同时，为学生提供教师资源、课程资源、试题资源等资源进行个性化学习。具体见图 2。

基于个性化学习系统，学生能够实现个性化学习：一是通过语音识别、智能图文，实时采集学生的平时作业、测试等数据，生成学科知识图谱，完成对学生的认知诊断。二是通过图谱发现学生的元认知缺失情况，生成可视化学习效果图，形成特定学生学科学习的个性化路径。三是按照知识点先后顺序向学生针对性地推送微课视频和巩固性题库，推送后，学生可再次进入“数据收集—诊断建模—个性化推荐—数据再收集”的学习闭环。四是在線下，教师可根据学生的学情知识图谱，有针对性地开展个性化教学。个性化学习系统实现了学生自主和集中、线上线下等多种学习方式，全面提升学生的学习效果。

3.教育教学管理实践。大数据为学校提供教育决策服务：一是系统汇集学校教学、学习、考试、管理等场景数据，形成用户画像，进而建模;二是系统能够将数据进行集成展现;三是对数据的深度挖掘，能够为学校管理者或教育决策者提供有价值的信息。

大数据决策支持的教育教学管理可以应用于学校管理的多个方面，现以教师评价应用为例，具体运用过程是：其一，基于信息化建设过程中的课堂教学、作业辅导、智慧考试、在线教研等积累的教学过程和教学质量的数据，结合填报采集的教师基本信息和教学获奖等数据，构建学校教师发展绩效档案。其二，基于学校教师的绩效评价档案，从教师任务绩效、教学质量绩效、群体关系绩效三个方面，通过数据统计及分析手段，对教师绩效的相关指标进行量化和标签聚类。其三，从教师个体形成教师在线绩效档案，基于个体档案中教师的评价指数，通过数据对比，形成不同班级、不同年级、不同学科的排名，完成教师个体分析到群体分析的全过程，辅助学校教师管理者能更加高效和全面地完成教师选拔、考核评优。

四、大数据教与学平台的实践数据样本采集与分析

南宁市 2017 年开始建设集教育资源平台和管理平台为一体的南宁教育云平台，积极推动大数据等新技术在教育教学中的融合应用。南宁市第二中学是南宁教育云平台项目试点学校，已经开始先试先行。本研究基于南宁市第二中学的真实教学场景中采集的数据进行分析，探究大数据教与学平台对学校教育教学提升的效用。

南宁市第二中学积极响应国家教育信息化 2.0 行动计划。作为南宁教育云平台的试点学校，通过“平台大数据+人工智能技术”，结合自身教育教学和教研力量，迅速提升学校教学、阅卷、数据分析效率，建立起有效的多维度、多层次的数据库，为后续的教学管理工作提供有力的数据保障。

2018 年 1 月，南宁市第二中学高一年级 26 个班首次使用系统进行英语学科的测试，到 2019 年 2 月，已经覆盖了全校 74 个班级。目前已经实现校内数据连贯、资源流转，初步构建了以学习者为核心的教学体系，真正达到数据说话、数据决策、数据管理、数据创新的需求。借助信息化不仅帮助减少了数据统计与分析的工作量，更重要的是利用大数据进行“精准化”教学，大幅度提升了教学效率和学生自主学习的有效性。具体使用数据如表 1 所示。

从 2018 年 1 月开始到现在，南宁市第二中学累计使用系统组织考试测验 71 次，教师阅卷 692848 份。在校本资源的建设方面，学校老师通过将自己的 WORD 试卷上传或基于系统题库选题组卷的形式建设校本试卷 107 套，试题总量达到 2608 道。具体见图 3 和图 4。

通过对数据分析可知：

1.讲评课方面得到提升。传统讲评课因老师缺少学情数据反馈，或因数据采集复杂困难，或因技术手段的缺乏，往往仅能就题讲题，平均用力，将试卷从头讲到尾。依托系统，教师在讲评课中得到了提升：一是可以结合学生的高频错题以及薄弱知识点，预设讲评重难点，不但提高了讲评效率，还可拓展知识点，解决学生的薄弱点;二是就单题目而言，在阅卷时发现优秀卷，还可以将学生的作答标记为典型卷，供课上使用，更好地让学生了解典型题目得分情况;三是就卷面分析而言，教师可以调取各类典型试卷卷面，对卷面得分点、丢分点、答题规范等问题进行有效且直观的讲评;四是对于高频错题系统自动推送同类学校的类似题作为拓展资源，供老师课上举一反三练习使用，这样老师就轻松实现知识点的拓展，不用为讲评课时找重点、找资源发愁。见表 1。

2.考前专项训练精准。对于考前复习课，教师能根据班级学科的阶段性成绩曲线和班级共性错题查看学情稳定性，聚焦班级疑难点和薄弱点。同时，基于班级共性高频错误进行精准推荐拓展资源，便于老师组织学生开展考前专项训练，促使学生出现错题屡错的频率大大减少，自主学习的能动性也大大提升。成长趋势见图 5。

五、大数据教与学平台的应用价值分析

1.汇聚教学过程中形成的行为数据，实现精细化分析，为教师减负。在传统的教学中，每天都会产生庞大的学业数据，而教师需要一一处理，不仅耗费了大量的教研时间，也很难对学生做个性化的评价以及了解学生的成长趋势。大数据教与学平台会重点采集作业、练习、考试等与教师日常工作、学生每天学习都紧密联系的数据，并实现客观题、作文题的自动批改，主观题保留教师批改痕迹，帮助教师实现批改作业量减负，从繁重的作业批改压力中解放出来。

2.实现对学生学习数据全过程记录和分析，提升评价与诊断学生的学业水平。在教育教学过程中，教师可以利用大数据教与学平台采集学生学习数据，全面了解学生每一个阶段、每个环节的学习情况，进而根据数据信息分析学生知识缺陷所在，提出精准纠错方案，有针对性地设计教学内容。

3.形成学生教师的大数据库，促进数据结构化，形成学生学业档案，发现错误，弥补个性化不足。应用大数据技术，实现了过程性评价的电子化，促进了“档案袋评价”从传统文本到数字化的转变。同时，还可以让每一名教师时刻关注到每名学生或每个班级的知识缺陷和学业发展情况，系统地把握学生整个学业变化趋势，精准诊断学生知识点掌握情况，分析推理出学生在能力、价值、态度等方面的情况。

4.通过数据精准分析，精确地给出学生学习路径，实现个性化资源推送，提升学生自适应学习能力。通过对大数据进行分析，能够准确指出学生掌握知识点情况，系统可自动生成学生错题库或学习记录，进而为每一名学生提供个性化作业和辅导。分析学生学业水平大数据，能够发现每一名学生擅长什么，不擅长什么，进而全面提升学生的学习能力。

总之，大数据技术在教育领域的深度发展和应用，是学校教育教学面临新挑战和发展机遇。教育应主动适应智能时代的步伐，加快推进人工智能及大数据技术在教育领域的创新应用和实践探索，构建基于大数据技术的教与学信息化平台，为传统教学注入新活力，全面推动教育教学变革。（下转第125页）（上接第91页）由此可见，学校教学模式将从以教师为中心的传统教学模式走向以学生为中心的个性化学习模式。

【参考文献】

[1]颜 鼎.大数据背景下的中小学智慧校园建设探讨[J].中国教育信息化，2019（12）

[2]夏从林.基于大数据视角下中小学智慧教育实践探究[J].信息系统工程，2019（11）

[3]傅 妍.大数据时代教师数据素养的现状及提升策略研究——基于杭州市中小學教师实证调查研究[J].当代教育实践与教学研究，2019（11）

【作者简介】唐   华（1978— ），女，汉族，籍贯广西南宁，文学学士，中学一级教师，现就职于南宁市现代教育技术中心网络技术室副主任，研究方向：教育教学、信息化技术;黄晓雪（1980— ），男，汉族，籍贯广西南宁，助理工程师，现就职于南宁市第二中学电教管理员，研究方向：教育教学、信息化技术、智慧校园建设。

（责编 刘 影）